package com.itheima.ai.controller;

import com.itheima.ai.repository.ChatHistoryRepository;
import lombok.RequiredArgsConstructor;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.util.MimeType;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
import reactor.core.publisher.Flux;


import org.springframework.ai.model.Media;
import java.util.List;
import java.util.Objects;

import static org.springframework.ai.chat.client.advisor.AbstractChatMemoryAdvisor.CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY;

//AI对话
@RequiredArgsConstructor
@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class ChatController {
    private final ChatClient chatClient;

    private final ChatHistoryRepository chatHistoryRepository;

    //流式
    @RequestMapping(value = "/chat", produces = "text/html;charset=utf-8")
    public Flux<String> chat(
            @RequestParam("prompt") String prompt,
            @RequestParam("chatId") String chatId,
            @RequestParam(value = "files", required = false) List<MultipartFile> files) {
        // 1.保存会话id
        chatHistoryRepository.save("chat", chatId);
        // 2.请求模型
        if (files == null || files.isEmpty()) {
            // 没有附件，纯文本聊天
            return textChat(prompt, chatId);
        } else {
            // 有附件，多模态聊天
            return multiModalChat(prompt, chatId, files);
        }

    }

    //多模态聊天
    private Flux<String> multiModalChat(String prompt, String chatId, List<MultipartFile> files) {
        // 1.解析多媒体
        List<Media> medias = files.stream()
                .map(file -> new Media(
                                MimeType.valueOf(Objects.requireNonNull(file.getContentType())),
                                file.getResource()
                        )
                )
                .toList();
        // 2.请求模型
        return chatClient.prompt()
                .user(p -> p.text(prompt).media(medias.toArray(Media[]::new)))  //设置用户输入和媒体文件
                .advisors(a -> a.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId))  //设置会话ID
                .stream()  //流式响应
                .content();  //获取模型的响应内容
    }

    //纯文本聊天
    private Flux<String> textChat(String prompt, String chatId) {
        return chatClient.prompt()
                .user(prompt) //设置用户输入
                .advisors(a -> a.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId))  //设置会话ID
                .stream()  //流式响应
                .content();  //获取模型的响应内容
    }

    //阻塞式（多模态用阻塞式会有问题）
//    @RequestMapping(value = "/chat",produces = "text/html;charset=utf-8")
//    public Flux<String> chat(@RequestParam("prompt") String prompt,
//                             @RequestParam("chatId") String chatId,
//                             @RequestParam("files") List<MultipartFile> files) {  //MultipartFile
//        //1.保存会话id
//        chatHistoryRepository.save("chat",chatId);
//
//        //2.请求模型
//        if(files!=null && !files.isEmpty()){
//            //没有附件，纯文本聊天
//            return textChat(prompt,chatId);
//        }else {
//            //有附件，多模态聊天
//            return multiModalChat(prompt,chatId,files);
//        }
//
//    }
//
//    //多模态聊天
//    private Flux<String> multiModalChat(String prompt, String chatId, List<MultipartFile> files) {
//        //1.解析多媒体文件
//        files.stream().map(file->new Media(MimeType.valueOf(file.getContentType()),file.getResource()));
//        return chatClient.prompt()
//                .user(prompt)  //设置用户输入
//                .advisors(a->a.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY,chatId))  //设置会话ID
//                .call()  ////阻塞式调用模型
//                .content();  //获取模型的响应内容
//    }
//
//    //纯文本聊天
//    private Flux<String> textChat(String prompt, String chatId) {
//        return chatClient.prompt()
//                .user(prompt)  //设置用户输入
//                .advisors(a->a.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY,chatId))  //设置会话ID
//                .call()  ////阻塞式调用模型
//                .content();  //获取模型的响应内容
//    }
}
